from ultralytics import YOLO

# 加载模型
model = YOLO("D:\\workspaces\\ultralytics\\runs\\detect\\train17\\weights\\best.pt")

# 训练模型
train_results = model.train(
    data="./datasets/yanjing/yangjing.yaml",  # 数据集配置文件路径
    epochs=200,           # 训练轮数
    imgsz=640,          # 输入图像大小
    device="cpu"        # 训练设备（CPU 或 GPU）
)

#  # 在验证集上评估模型性能
#  metrics = model.val()
# # 在验证集上评估模型性能
metrics = model.val()
print(metrics)
#  # 对图片执行目标检测
#  results = model("D:\\workspaces\\ultralytics\\ultralytics\\assets\\bus.jpg")
#  results[0].show()  # 显示检测结果的可视化图像

#  # 将模型导出为 ONNX 格式
# ; path = model.export(format="onnx")  # 返回导出模型的路径
